CN111198032A - 汽车质量实时估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车质量实时估算方法，包括4个步骤：数据采集、汽车动力学建模、实时估算、质量评价。根据行车数据类型来确认汽车质量的计算方案，确定力、加速度与质量的关系，以此来建立动力学的数学模型，再应用KF或RLS算法进行实时估算，最后通过平稳性指标或误差协方差指标确定汽车质量。本发明可适应不同数据质量的车重计算模型数据输入，能够满足多种数据条件下的使用要求，全部算法数据可直接从车载终端获取，该算法通过零成本可实现管理层或汽车研发层对汽车质量的使用要求，具备产品化的能力。

Description

汽车质量实时估算方法

技术领域

本发明涉及数据分析与预测算法技术领域，特别涉及一种汽车质量实时估算方法。

背景技术

当前，公路交通运输方式以其机动灵活的特点仍然在运输领域中占据相当大的比重，与此同时，现有法律法规和运输车队配置对汽车质量提出了实时输出的需求。在汽车技术的快速发展中，电子控制策略设计、性能实时分析等已成为汽车研发的核心技术，其中汽车质量是影响核心技术设计的重要参考指标之一，尤其是对质量较为敏感的重型卡车，若能获取该指标，则对核心技术的构建和优化具有重要意义。因此，无论是在管理角度还是汽车性能提升角度，车重的实时计算已成为迫切需解决的技术问题。

现有获取车重指标的方法可分为直接测量法和间接计算法。直接测量法是在通过传感器测量出车重，但该方法存在成本高、标定复杂、后续使用过程需要定期标定等问题无法大规模推广。间接计算法根据汽车纵向动力学，通过加速度与力的关系估计车重，具有零成本、实时性等优点，且能够满足多种场景的计算需求，具有较大的应用空间和前景。

汽车纵向动力学包括驱动力、制动力、滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力等，采集到的汽车数据类型决定了动力学模型的结构，算法有Kalman Filter(KF)、Recursive Least Square(RLS)、KF和Model Prediction Control(MPC)等。

现有的间接计算法在车重估计中，主要存在如下局限：1)车重计算的准确度低：单一化的计算模型使得车重预测波动较大且准确度不高；2)计算条件苛刻：当数据不能满足计算条件时，现有研究的算法会出现无法进行车重计算或效果无法达到预期的情况。这些局限都在很大程度上限制了间接计算法的应用，对间接计算法的广泛应用造成了极大的束缚。

发明专利内容

发明人经过长期的探索与实践，设计开发出了一种汽车质量实时估算方法，很好地解决了背景技术中的问题。

本发明的技术方案如下：

一种汽车质量实时估算方法，其特征在于，包括4个步骤：数据采集、汽车动力学建模、实时估算、质量评价，其中，

数据采集包括采集实际行车数据、汽车动力配置参数、汽车行车参数，其中实际行车数据包括时间、车速、转速、扭矩或车身加速度、以及制动力，汽车动力配置参数包括变速器速比、主减速器速比、轮胎半径和传动系传动效率，汽车行车参数包括道路滚动阻力系数、空气阻力系数、迎风面积和坡度；

汽车动力学建模步骤包括：根据行车数据类型来确认汽车质量的计算方案，确定力、加速度与质量的关系，随后通过力、加速度与质量的相互关系来确定动力学模型的具体参数与形式，以此来建立动力学的数学模型，

当采用制动力与加速度关系时，所对应模型为

当采用制动力与速度关系时，所对应模型为

当采用驱动力与加速度关系时，若包含汽车行车参数，所对应模型为

若不包含汽车行车参数，所对应模型为

当采用驱动力与速度关系时，若包含汽车行车参数，所对应模型为

若不包含汽车行车参数，所对应模型为

其中，a为加速度，v为速度，m为质量，单位为kg，T_s为时间间隔，T_b为制动力，T_e为发动机扭矩，i_g为变速器速比，i₀为主减速速比，η_t为传动系传动效率，r为轮胎半径，F_f为滚动阻力，F_w为空气阻力，F_j为坡度阻力；

实时估算步骤包括：将汽车动力学模型代入预测算法中，通过迭代计算的方法对汽车质量进行实时预测是将汽车动力学模型代入预测算法中，通过迭代计算的方法对汽车质量进行实时预测；

质量评价步骤包括：根据一段时间内的车重协方差和车重预测值进行有效车重评价，有效车重的评价数值作为车重最终预测值。

优选地，所述实时估算步骤采用扩展卡尔曼滤波EKF算法，状态预测过程包括

状态更新过程包括

其中X_k为状态量的预测值，Z_k为观测值，H为观测矩阵，W_k为过程噪声，V_k为观测噪声，P_k为状态量的协方差矩阵，f_k为状态方程对各状态量求偏导的Jacobian矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵，K_k为Kalman增益。

优选地，所述实时估算算法采用RLS算法：

L(k)＝p(k)θ(k)＝p(k-1)·θ(k)·(1+θ^T(k)·p(k-1)·θ(k))^-1

p(k)＝(1-L(k)θ^T(k))·P(k-1)

其中，y为模型表达式，θ为状态量，Var为误差，

为状态量，L为增益，p为协方差矩阵。

优选地，所述质量评价算法根据下稳性指标计算，

S_i＝std(m_i+m_i+1+…+m_i+M)，

N为质量计算的样本总数，M为质量动态评价的样本量。

优选地，所述质量评价算法根据误差协方差指标计算，

P_i＝min(P_i，P_i+1，...，P_i+M)，

其中，i＝1，2，...，N-M，N为质量计算的样本总数，M为质量动态评价的样本量。

本发明的有益之处在于，在有一定基础数据保障的前提下(1939协改)，可适应不同数据质量的车重计算模型数据输入，扩大了车重计算的条件范围，并对每类条件提出了相对应的车重计算方案，能够满足多种数据条件下的使用要求，全部算法数据可直接从车载终端获取，该算法通过零成本可实现管理层或汽车研发层对汽车质量的使用要求，具备产品化的能力。

附图说明

图1为本发明的总体流程图。

具体实施方式

现结合附图，对本发明及其具体实施方式做进一步说明。

本发明的汽车质量实时估算方法，包括4个步骤：数据采集、汽车动力学建模、实时估算、质量评价。数据采集包括三部分：实际行车数据、汽车动力配置参数和汽车行车参数。实际行车数据包括：时间、车速、转速、扭矩或车身加速度、制动力等。其中，数据采样频率在1Hz以上。其中，时间为绝对时间，车速单位为千米/小时(km/h)、转速单位为转每秒(r/min)、扭矩单位为扭·米(N·m)，车身加速度由车辆上安装的加速度计采集得到，制动可通过EBS(Electronic Brake Systems)获得。汽车动力配置参数是汽车动力学部件的各个主要参数，包括变速器速比、主减速器速比、轮胎半径和传动系传动效率。汽车行车参数包括道路滚动阻力系数、空气阻力系数、迎风面积、坡度等。

汽车动力学建模的方案设计，根据行车数据类型来确认汽车质量计算方案，明确计算方向，具体方案包括四种方案：

a.采用制动力与加速度关系估计汽车质量，所依据行车数据为车速、转速、扭矩、制动力、车身加速度，对应的模型为

b.采用制动力与速度关系估计汽车质量，所依据行车数据为车速、转速、扭矩、制动力，对应的模型为

c.采用驱动力与加速度关系估计汽车质量，所依据行车数据为车速、转速、扭矩、车身加速度，若含汽车行车参数，对应模型为

若无汽车行车参数，对应模型为

d.采用驱动力与速度关系估计汽车质量，所依据行车数据为车速、转速、扭矩，若含汽车行车参数，对应模型为

若无汽车行车参数，对应模型为

其中，为加速度，单位为m/s2；为速度；为质量，单位为kg；为时间间隔，单位为s；为制动力，单位为N；为发动机扭矩；为变速器速比；为主减速速比；为传动系传动效率；为轮胎半径；为滚动阻力，与滚动阻力系数有关，单位为N；为空气阻力，与空气阻力系数和迎风面积有关，单位为N；为坡度阻力，与坡度有关，单位为N。

汽车质量实时估计模型可包括很多算法，如KF、RLS等，具体算法如下：

(1)KF的基本方法如下：

a.状态预测

b.状态更新

其中，X_k为状态量的预测值，Z_k为观测值，H为观测矩阵，W_k为过程噪声，V_k为观测噪声，P_k为状态量的协方差矩阵，f_k为状态方程对各状态量求偏导的Jacobian矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵，K_k为Kalman增益。

(2)RLS的基本方法如下：

L(k)＝p(k)θ(k)＝p(k-1)·θ(k)·(1+θ^T(k)·p(k-1)·θ(k))^-1

p(k)＝(1-L(k)θ^T(k))·P(k-1)

其中，y为模型表达式，θ为状态量，Var为误差，

为状态量，L为增益，p为协方差矩阵。

采用质量评价算法来确定最终车重，可根据平稳性、误差协方差等方法，对预测质量进行评价，筛选出的质量作为汽车输出质量；对于干稳性指标：

S_i＝std(m_i+m_i+1+…+m_i+M)；

对于误差协、方差指标：

P_i＝min(P_i，P_i+1，...，P_i+M)

i＝1，2，...，N-M，

其中，N为质量计算的样本总数，M为质量动态评价的样本量。

基于以上步骤，本发明获得汽车质量实时估计方案与算法，能够对汽车质量进行有效估计。

本发明的一个具体实施例如下：

首先，从一辆实验车上采集车辆状态数据和车辆配置数据。采集的行车数据为车速v、档位、扭矩T_e，数据采样频率为1Hz；汽车动力配置参数为变速器速比i_gn、主减速器速比i₀、轮胎半径r、传动系传动效率η_t；无该辆车的行车参数。

i_g＝i_gn(n＝1，2，...，N)。

根据采集到的数据类型，确定采用驱动力与速度关系的方案，估计汽车质量m，因此以该方案建模，

车重实时估计模型可有KF、RLS等多种算法，以KF为例，搭建汽车质量的实时估计模型。以车速、质量作为状态量X。车速的时间导数为加速度；质量视为恒定，其导数则为0，因此其微分方程表达式可为：

因此，KF的状态方程为

通过KF的状态预测与状态更新方法来预测汽车质量。

最后，采用动态时间窗的质量评价算法，若该时间窗内预测车重数据的标准差小于阈值，且误差协方差矩阵的车重方差达到一定条件，则该时间窗的平均车重判定为有效车重。选取有效车重的平均值作为输出的预测车重m。同时，采用多次预测来提高预测质量的准确度：

m＝(m₁+…+m_M)/M。

最后需要说明的是，以上仅为本案的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本案的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本案揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本案的保护范围之内。本案的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种汽车质量实时估算方法，其特征在于，包括4个步骤：数据采集、汽车动力学建模、实时估算、质量评价，其中，

数据采集步骤包括：采集实际行车数据、汽车动力配置参数、汽车行车参数，其中实际行车数据包括时间、车速、转速、扭矩或车身加速度、以及制动力，汽车动力配置参数包括变速器速比、主减速器速比、轮胎半径和传动系传动效率，汽车行车参数包括道路滚动阻力系数、空气阻力系数、迎风面积和坡度；

汽车动力学建模步骤包括：根据行车数据类型来确认汽车质量的计算方案，确定力、加速度与质量的相互关系，随后通过力、加速度与质量的相互关系来确定动力学模型的具体参数与形式，以此来建立动力学的数学模型，

当采用制动力与加速度关系时，所对应模型为

当采用制动力与速度关系时，所对应模型为

当采用驱动力与加速度关系时，若包含汽车行车参数，所对应模型为

若不包含汽车行车参数，所对应模型为

当采用驱动力与速度关系时，若包含汽车行车参数，所对应模型为

若不包含汽车行车参数，所对应模型为

其中，a为加速度，k为时刻，v为速度，m为质量，其单位为kg，T_s为时间间隔，t为时间连续值，T_b为制动力，T_e为发动机扭矩，i_g为变速器速比，i₀为主减速速比，η_t为传动系传动效率，r为轮胎半径，F_f为滚动阻力，F_w为空气阻力，F_j为坡度阻力；

实时估算步骤包括：将汽车动力学模型代入预测算法中，通过迭代计算的方法对汽车质量进行实时预测；

质量评价步骤包括：根据一段时间内的车重协方差和车重预测值进行有效车重评价，有效车重的评价数值作为车重最终预测值。

2.根据权利要求1所述的汽车质量实时估算方法，其特征在于，所述实时估算步骤采用扩展卡尔曼滤波EKF算法，状态预测过程包括

状态更新过程包括

其中X_k为状态量的预测值，k为时刻，Z_k为观测值，H为观测矩阵，W_k为过程噪声，V_k为观测噪声，P_k为状态量的协方差矩阵，f_k为状态方程对各状态量求偏导的Jacobian矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵，K_k为Kalman增益。

3.根据权利要求1所述的汽车质量实时估算方法，其特征在于，所述实时估算步骤采用RLS算法：

L(k)＝p(k)θ(k)＝p(k-1)·θ(k)·(1+θ^T(k)·p(k-1)·θ(k))^-1

p(k)＝(1-L(k)θ^T(k))·P(k-1)

其中，y为模型表达式，n为数据点的个数，i为符合要求的数据点的个数，k为时刻，θ为状态量的系数矩阵，Var为误差，

为状态量的参数矩阵，L为增益，p为协方差矩阵。

4.根据权利要求1所述的汽车质量实时估算方法，其特征在于，所述质量评价步骤根据平稳性指标计算，

S_i＝std(m_i+m_i+1+…+m_i+M)，

其中，i为符合要求的数据点的个数，i＝1，2，...，N-M，N为质量计算的样本总数，M为质量动态评价的样本量。

5.根据权利要求1或权利要求4所述的汽车质量实时估算方法，其特征在于，所述质量评价步骤根据误差协方差指标计算，

P_i＝min(P_i，P_i+1，...，P_i+M)，

其中，i为符合要求的数据点的个数，i＝1，2，...，N-M，N为质量计算的样本总数，M为质量动态评价的样本量。

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